Apa yang dimaksud dengan kecerdasan buatan (AI) dalam bisnis?

Awalnya, AI dalam bisnis berfokus pada proyek percontohan atau otomatisasi sederhana. Saat ini, ketika teknologi matang dan adopsi tumbuh, organisasi menggunakan AI untuk:

• Menganalisis kumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur
• Meningkatkan pengalaman pelanggan
• Menyederhanakan alur kerja
• Memperkuat keamanan siber
• Mendukung pembuatan konten
• Memodernisasi aplikasi
• Meningkatkan perkiraan
• Membantu pengambilan keputusan secara real-time.

Tujuan menggunakan AI dalam bisnis adalah untuk membantu perusahaan bergerak lebih cepat, mengurangi pekerjaan manual, dan mengungkap insight yang dapat ditindaklanjuti yang mungkin terlewatkan oleh analisis data tradisional saja.

Pada saat yang sama, penggunaan AI yang sukses membutuhkan lebih dari sekadar mengadopsi aplikasi atau chatbot yang berdiri sendiri. Bisnis membutuhkan landasan data yang tepat, model tata kelola yang efektif, dan rencana untuk pengembangan keterampilan karyawan. Mereka juga perlu menyelaraskan kemampuan dan investasi AI dengan kebutuhan bisnis spesifik dan hasil yang diharapkan.

Menurut riset IBM Institute for Business Value (IBV), 79% eksekutif mengatakan bahwa AI telah meningkatkan produktivitas dan akan berkontribusi secara signifikan terhadap pendapatan mereka pada tahun 2030, tetapi hanya 24% yang dapat dengan jelas melihat dari mana pendapatan itu akan datang. Kesenjangan ini menyoroti tantangan besar AI dalam bisnis saat ini: Perusahaan melihat produktivitas dan manfaat lainnya, tetapi banyak yang membutuhkan bantuan untuk menghubungkan penggunaan AI dengan hasil keuangan dan keunggulan kompetitif jangka panjang.

Kecerdasan buatan (AI) mengacu pada sistem komputer yang melakukan tugas-tugas yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti memahami bahasa, mengenali pola, membuat prediksi, menghasilkan konten dan merekomendasikan tindakan. Dalam lingkungan bisnis, sistem AI menggunakan data, algoritma, dan model untuk mendukung atau mengotomatiskan proses lintas fungsi. Fungsi bisnis ini mungkin termasuk pemasaran, penjualan, dukungan pelanggan, keuangan, pengadaan, TI, pengembangan perangkat lunak, sumber daya manusia, dan operasi rantai pasokan.

Teknologi AI utama meliputi:

Machine learning (ML) adalah bagian dari kecerdasan buatan yang menggunakan algoritma untuk mengidentifikasi pola dalam data dan menghasilkan prediksi atau klasifikasi. Dalam pengaturan bisnis, machine learning dapat membantu dengan perkiraan permintaan, deteksi penipuan, optimasi harga, segmentasi pelanggan, prediksi churn, dan penilaian risiko.

Misalnya, retailer mungkin menggunakan model machine learning untuk menganalisis data pelanggan, perilaku e-commerce, tingkat inventaris, dan pola pembelian musiman untuk memprediksi produk mana yang akan dijual di wilayah tertentu. Lembaga keuangan mungkin menggunakan machine learning untuk menandai transaksi yang mencurigakan nyaris seketika.

Pemrosesan bahasa alami (NLP) membantu komputer memahami, menafsirkan, dan menghasilkan teks atau ucapan. NLP mendukung chatbot, asisten virtual, ringkasan dokumen, analisis sentimen, pencarian, penerjemahan, dan sistem manajemen pengetahuan.

Dalam dukungan pelanggan, NLP dapat membantu mengklasifikasikan permintaan layanan yang masuk, merangkum interaksi sebelumnya, dan merekomendasikan tindakan terbaik berikutnya kepada agen manusia. Dalam pemasaran, ia dapat menganalisis sumber seperti percakapan media sosial, ulasan produk, dan transkrip panggilan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelanggan yang muncul.

AI generatif menciptakan konten baru, seperti teks, kode, gambar, ringkasan, deskripsi produk, laporan, email, dan pengujian perangkat lunak, berdasarkan petunjuk dan konteks. Dalam bisnis, AI generatif semakin banyak digunakan untuk pembuatan konten, riset pasar, pengembangan perangkat lunak, penemuan pengetahuan, dan produktivitas karyawan.

Tidak seperti alat AI sebelumnya yang terutama mengklasifikasikan informasi atau membuat prediksi, AI generatif dapat membantu menghasilkan draf, ide, kode, dokumentasi, dan rekomendasi. Namun, output yang dihasilkan AI harus menjalani tinjauan manusia, validasi, dan tata kelola yang sesuai. Ini sangat penting dalam industri yang diatur, di mana organisasi harus mempertimbangkan akurasi, privasi, keamanan, kekayaan intelektual, bias dan kepatuhan terhadap hukum, peraturan, dan kebijakan internal.

Analisis data dapat membantu organisasi memahami apa yang telah terjadi. Analisis prediktif menggunakan data historis dan terkini untuk memperkirakan apa yang mungkin terjadi selanjutnya. Bersama-sama, mereka mendukung perkiraan yang lebih baik, perencanaan kapasitas, pengoptimalan rantai pasokan, interaksi pelanggan, dan perencanaan keuangan. Misalnya, analitik prediktif dapat membantu produsen mengantisipasi kegagalan peralatan atau bisnis kecil memperkirakan arus kas berdasarkan tren penjualan.

Visi komputer memungkinkan sistem AI untuk menafsirkan gambar dan video, memberikan informasi yang berarti dari data visual. Ini digunakan dalam pencitraan di layanan kesehatan, kontrol kualitas manufaktur, pemantauan rak ritel, pemrosesan klaim asuransi, logistik dan keselamatan tempat kerja.

AI telah menjadi bagian inti dari strategi bisnis karena organisasi mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan pertumbuhan. Penggunaan awal berfokus pada mengotomatisasi tugas berulang. Organisasi yang lebih maju sekarang menggunakan AI untuk men desain ulang model operasi, membuat produk baru, dan meningkatkan pengambilan keputusan.

Riset menunjukkan bahwa AI menjadi pusat produktivitas dan transformasi industri. Misalnya, 93% eksekutif mengatakan kedaulatan AI harus diperhitungkan dalam strategi bisnis 2026 mereka, sementara 53% mengharapkan AI untuk mengubah model bisnis di industri mereka pada tahun 2030. Mereka juga mengharapkan AI untuk meningkatkan produktivitas sebesar 42% pada tahun 2030, dengan 67% mengantisipasi bahwa sebagian besar peningkatan produktivitas yang didukung AI akan diwujudkan pada saat itu.

Temuan ini mencerminkan pergeseran yang lebih luas: AI untuk bisnis berpindah dari tahap eksperimen ke tahap eksekusi. Organisasi tidak hanya bertanya, “Di mana kita bisa menerapkan AI?” Mereka bertanya, “Bagaimana kita bisa menggunakan AI untuk menciptakan keunggulan kompetitif sekaligus mengelola biaya, keamanan, kepercayaan, dan tata kelola?”

Ketika teknologi baru memasuki pasar dan teknologi yang sudah ada meningkat, kemungkinan aplikasi kecerdasan buatan dalam bisnis bertumbuh. Beberapa contohnya antara lain:

AI biasanya digunakan untuk mengotomatiskan tugas berulang seperti entri data, pencocokan faktur, klasifikasi email, pembuatan laporan, penjadwalan, peninjauan dokumen, dan orientasi karyawan. Jenis otomatisasi ini membantu karyawan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas yang memakan waktu dan lebih banyak waktu untuk pekerjaan yang bernilai lebih tinggi.

Otomatisasi yang didukung AI modern juga melampaui tugas individu. Alat seperti IBM watsonx Orchestrate dirancang untuk membantu karyawan mengoordinasikan pekerjaan di seluruh aplikasi, sistem, dan tim. Alih-alih beroperasi sebagai chatbot terpisah, watsonx Orchestrate dapat membantu menyederhanakan alur kerja dengan menghubungkan tugas, data, dan aplikasi bisnis sehingga orang dapat menyelesaikan pekerjaan mereka lebih cepat.

AI banyak digunakan dalam dukungan pelanggan untuk membantu bisnis merespons lebih cepat, meningkatkan kualitas layanan, dan mempersonalisasi pengalaman pelanggan. Chatbot yang didukung AI dapat menjawab pertanyaan umum, mengarahkan masalah kompleks ke agen manusia yang tepat, dan memberikan dukungan yang selalu aktif.

Sistem AI yang lebih canggih dapat meringkas riwayat pelanggan, menganalisis sentimen atau mengintegrasikan dengan platform manajemen hubungan pelanggan (CRM). Ini dapat meningkatkan interaksi pelanggan dengan membantu karyawan memahami kebutuhan pelanggan sebelum mereka merespons.

Misalnya, agen layanan mungkin menggunakan AI untuk melihat ringkasan singkat dari pembelian terbaru pelanggan, tiket terbuka, riwayat dukungan, dan kemungkinan alasan untuk menghubungi perusahaan. Hasilnya adalah dukungan yang lebih cepat dan relevan.

Tim pemasaran menggunakan alat AI untuk menganalisis data pelanggan, mengidentifikasi segmen, menguji pesan baru, menghasilkan ide kampanye, dan mengoptimalkan strategi pemasaran. AI dapat membantu tim memahami audiens mana yang paling mungkin untuk dikonversi, saluran mana yang berkinerja terbaik, dan pesan yang paling efektif di email, pencarian, e-commerce, media sosial, dan LinkedIn.

AI generatif dapat mendukung pembuatan konten dengan menyusun salinan produk, variasi iklan, posting sosial, dan ringkasan kampanye. Analisis prediktif dapat membantu memprediksi kinerja kampanye, nilai seumur hidup pelanggan, dan permintaan. Jika digunakan secara bertanggung jawab, AI dapat membantu tim membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan data.

AI dapat membantu bisnis mengoptimalkan operasi rantai pasokan dengan meningkatkan perkiraan, perencanaan inventaris, logistik routing, pemantauan risiko pemasok, dan analisis harga.

Rantai-rantai pasokan sangat kompleks, dan gangguan dapat datang dari cuaca, peristiwa geopolitik, kekurangan tenaga kerja, keterlambatan transportasi, atau pergeseran permintaan yang tiba-tiba. Sistem AI dapat menganalisis kumpulan data internal dan eksternal untuk deteksi pola dan merekomendasikan tindakan. Misalnya, perusahaan mungkin menggunakan AI untuk mengidentifikasi pemasok yang berisiko tertunda, memperkirakan permintaan regional, atau menyeimbangkan kembali persediaan sebelum barang habis.

Hal ini sangat berharga dalam industri seperti ritel, manufaktur, layanan kesehatan dan barang-barang konsumen, di mana variabilitas permintaan dan kompleksitas operasional dapat mempengaruhi pendapatan, biaya, dan kepuasan pelanggan.

AI dapat membantu tim keamanan siber deteksi anomali, mengidentifikasi perilaku yang mencurigakan, memprioritaskan peringatan, menyelidiki insiden, dan merespons ancaman lebih cepat.

Karena organisasi menggunakan lebih banyak layanan cloud, perangkat yang terhubung, dan alat AI, tim keamanan harus mengelola volume peringatan, peristiwa, dan telemetri yang terus meningkat. AI dapat membantu mengurangi kelelahan peringatan dengan mengidentifikasi peristiwa mana yang paling mungkin menunjukkan risiko yang berarti. Selain itu, sistem ini juga dapat mendukung deteksi penipuan, perlindungan identitas , dan manajemen kerentanan.

Namun, AI juga memperkenalkan risiko baru. Karyawan mungkin berbagi data sensitif dengan alat yang tidak sah, penyerang mungkin menggunakan AI generatif untuk membuat pesan phishing yang lebih meyakinkan dan model AI sendiri dapat menjadi target. Oleh karena itu, bisnis membutuhkan tata kelola AI, kontrol akses, pemantauan, dan kebijakan yang jelas untuk penggunaan AI yang bertanggung jawab .

Pengembang perangkat lunak menggunakan AI untuk menulis kode, menghasilkan tes, menjelaskan sistem lama, mendokumentasikan API, memecahkan masalah kesalahan, dan memodernisasi aplikasi.

Pasar bergeser dari penyelesaian kode sederhana ke sistem rekayasa didukung AI yang mendukung lebih banyak siklus pengembangan perangkat lunak. Misalnya, IBM Bob adalah alat yang dirancang sebagai mitra pengembangan AI yang membantu tim merencanakan, membuat kode, menguji, mendokumentasikan, memodernisasi, dan mengatur pengiriman perangkat lunak. Ini mendukung kebutuhan pengembangan perusahaan seperti modernisasi Java, pemahaman aplikasi COBOL dan RPG, otomatisasi DevOps, pengembangan sadar kebijakan, dan transparansi biaya.

Untuk organisasi besar, modernisasi ini penting karena banyak sistem sangat penting masih berjalan pada kode lama dan lingkungan hybrid. Asisten pengkodean generik dapat membantu tugas pengodean umum, tetapi perusahaan sering membutuhkan konteks yang lebih mendalam, kemampuan audit, tata kelola, dan dukungan untuk aplikasi yang kompleks. IBM Bob dirancang untuk membantu tim mengurangi beban kognitif, meningkatkan konsistensi dan mendukung modernisasi tanpa mengorbankan kualitas.

Pengembangan yang dibantu AI dapat membantu pengembang meningkatkan keterampilan dengan membuat pengetahuan kelembagaan lebih mudah diakses. Pengembang junior dapat belajar lebih cepat ketika AI menjelaskan kode, menghasilkan dokumentasi, dan merekomendasikan pola yang aman. Pengembang senior dapat menghabiskan lebih banyak waktu pada arsitektur, keamanan, dan logika bisnis.

AI semakin banyak digunakan dalam keuangan dan operasi back-office di mana volume besar data terstruktur membuat otomatisasi praktis. Dalam proses order-to-cash, misalnya, AI dapat mendukung faktur, piutang, penagihan, dan Order Management dengan mengidentifikasi pengecualian, merekomendasikan tindakan, dan meningkatkan kontrol.

Tim keuangan juga dapat menggunakan AI untuk penganggaran, Forecasting, deteksi anomali, dukungan kepatuhan, dan pemodelan skenario. Tim pengadaan dapat menganalisis kinerja pemasok, persyaratan kontrak, harga pasar dan pola pengeluaran untuk mengidentifikasi peluang penghematan.

Dalam layanan kesehatan, AI dapat mendukung dokumentasi klinis, analisis pencitraan, penjadwalan pasien, pemrosesan klaim, analisis kesehatan populasi, dan perkiraan operasional. AI dapat membantu mengidentifikasi pola dalam data pasien, tetapi organisasi layanan kesehatan harus menerapkan tata kelola yang kuat, kontrol privasi, dan pengawasan manusia.

Hal yang sama berlaku di perbankan, asuransi, pemerintah, dan industri yang diatur lainnya. Solusi AI harus dapat dijelaskan, aman, dapat diaudit, dan selaras dengan persyaratan hukum dan etika.

Ketika diterapkan secara bertanggung jawab, AI dapat membantu organisasi:

• Meningkatkan produktivitas dengan mengotomatiskan tugas berulang dan mengurangi pekerjaan manual.
• Mengoptimalkan operasi melalui perkiraan, penjadwalan, dan alokasi sumber daya yang lebih baik.
• Meningkatkan pengalaman pelanggan dengan layanan yang lebih cepat dan lebih personal.
• Menghasilkan insight yang dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data yang besar dan kompleks.
• Meningkatkan pengambilan keputusan dengan rekomendasi real-time dan model prediktif.
• Mengurangi risiko melalui deteksi anomali, pemantauan keamanan siber, dan dukungan kepatuhan.
• Mempercepat inovasi dengan membantu tim menguji ide, membangun aplikasi, dan memodernisasi sistem lebih cepat.
• Menciptakan keunggulan kompetitif dengan mengaktifkan model bisnis, layanan, dan alur kerja baru.

Untuk tim bisnis kecil, AI bisa sangat berharga karena dapat memperluas kapasitas tanpa memerlukan departemen besar. Bisnis kecil mungkin menggunakan AI untuk chatbot layanan pelanggan, deskripsi produk e-commerce, dukungan pembukuan, pembaruan CRM, perencanaan media sosial atau analisis harga.

Meskipun banyak peluang yang hadir, menerapkan AI juga membawa beberapa tantangan.

Ketika penggunaan AI berkembang, manajemen biaya menjadi lebih penting. Bisnis harus mengevaluasi model penetapan harga, kontrol penggunaan, dan pengukuran ROI sebelum menskalakan AI secara luas.

Sistem AI hanya seberguna data yang dapat diaksesnya. Data berkualitas buruk, tidak lengkap, atau tertutup dapat menyebabkan rekomendasi yang tidak akurat. Bisnis membutuhkan tata kelola data, integrasi, dan praktik keamanan yang membuat data yang relevan tersedia sambil melindungi informasi sensitif.

AI dapat mengekspos data sensitif jika alat tidak diatur dengan benar. Organisasi harus mengevaluasi di mana data diproses, siapa yang dapat mengakses model, log mana yang disimpan dan bagaimana output yang dihasilkan AI ditinjau.

Adopsi AI mengubah cara kita bekerja. Perusahaan harus meningkatkan keterampilan karyawan untuk menggunakan alat AI secara efektif.

Output yang dihasilkan AI bisa tidak akurat, bias atau tidak lengkap. Organisasi memerlukan kebijakan yang menentukan penggunaan AI yang dapat diterima, persyaratan tinjauan, pemantauan model, perlindungan data, dan jejak audit.

Proses untuk mengintegrasikan alat AI ke dalam operasi bisnis tergantung pada tujuan organisasi dan konteks bisnis. Proses standar biasanya meliputi:

1. Mengidentifikasi kebutuhan bisnis. Mulai dengan mendefinisikan masalah bisnis. Cari alur kerja di mana AI dapat mengurangi gesekan, meningkatkan keputusan, atau meningkatkan pendapatan.
2. Prioritaskan contoh penggunaan bernilai tinggi. Fokus pada area dengan hasil yang dapat diukur, seperti waktu respons pelanggan yang lebih cepat, pengurangan biaya pemrosesan, atau peningkatan akurasi perkiraan.
3. Menilai kesiapan data. Tentukan apakah kumpulan data yang diperlukan tersedia, akurat, dan aman.
4. Pilih solusi AI yang tepat. Pilih alat yang sesuai dengan contoh penggunaan, persyaratan data, tingkat risiko, dan kebutuhan kepatuhan.
5. Mulai dari skala kecil, lalu kembangkan. Terapkan proyek pilot AI dalam lingkungan bisnis yang terbatas, ukur hasil dan perluas berdasarkan bukti.
6. Bangun tata kelola sejak awal. Libatkan pemangku kepentingan keamanan, hukum, kepatuhan, risiko, dan bisnis sejak dini.
7. Latih dan tingkatkan keterampilan karyawan. Bantu tim memahami kapan harus menggunakan AI, cara memvalidasi output, dan bagaimana alur kerja akan berubah.
8. Ukur ROI dan nilai. Lacak produktivitas, biaya, kualitas, kepuasan pelanggan, dampak pendapatan, dan pengurangan risiko.

Kecerdasan buatan dalam bisnis berkembang dari alat yang terisolasi menjadi model operasi terintegrasi. Fase selanjutnya adalah oleh agen AI, orkestrasi, data tepercaya, model khusus industri, dan tata kelola yang dibangun ke dalam pekerjaan sehari-hari.

Bisnis yang berhasil memanfaatkan AI tidak hanya mengotomatisasi proses lama, tetapi juga merancang ulang cara kerja secara menyeluruh dengan memanfaatkan kekuatan yang saling melengkapi antara manusia dan sistem AI. AI akan menangani analisis, koordinasi, dan generasi yang lebih rutin, sementara manusia memberikan penilaian, kreativitas, pengawasan etis, manajemen hubungan, dan arahan strategis.